生命科學院李建龍教授實驗室在全球變化研究中取得重要成果，利用一套數理分析式生物模拟數字分解系統，創造性地對現有大尺度陸地生态系統過程模型進行了參數優化、重組、構建和機理分析，從而對由該模型估測大尺度植被生态系統生産力和碳貯存能力所引起的不确定性及其來源進行了有效的量化分析，大大提高了利用該模型和系統核算全球陸地生态系統吸收CO2并形成碳彙貯藏量的能力，以及植被碳彙核算的精度。有效降低了利用大尺度遙感數據計算陸地植被生态系統碳貯量的誤差和估算過程中的不确定性，并對其不确定性的來源及誤差大小給予了定量評估和分解對策。該成果以“The role of residence time in diagnostic models of global carbon storage capacity: model decomposition based on a traceable scheme” (DOI:10.1038/srep16155)為題在《Scientific Reports》發表，第一作者為陳奕兆博士，通訊作者為李建龍教授。
在全球變化估測陸地生态系統過程中，作為決定陸地碳貯存能力的重要因素之一是對于生态系統滞留時間的準确模拟，目前尚具有很大的不确定性和變異性。為了有效解決這一世界性難題，李建龍教授團隊研究結果認為，滞留時間模拟的不确定性可主導當前生态系統碳循環的模拟和未來趨勢的預測效果。一方面由于滞留時間較難通過實驗方法實際測定，因此尚沒有大尺度下的相關數據支持；另一方面，由于有機碳在陸地生态系統當中主要停留在土壤當中，而土壤對碳的分解過程相對複雜，涉及到的過程較多，而對應的估測參數化又較為困難，因而導緻在現有的生态過程模型當中很難找出其不确定性的來源并對其進行定量評估。該文中所使用的追溯式模型分解系統之一能夠對碳滞留時間的模拟部分通過分析手段進行拆分和重組及優化，基本實現了對其它生态過程模型不确定性的降低和誤差來源的定量評估。
李建龍課題組報道的改進分析式陸地生态系統模型，是目前研究全球碳循環和估測大尺度陸地生态系統碳平衡及碳貯量估算的重要工具之一，是通過結合大尺度觀測數據（通常為遙感數據）對曆史陸地生态系統生物地理化學循環進行模拟的一類生态過程模型。結合觀測數據後，能夠較好的對地上植被生态系統的初級生産力進行定量模拟，也可用對地下土壤碳分解和碳反饋等方面進行定量模拟。課題組通過對一個典型的診斷式模型BEPS進行解構，進而與預測式模型CABLE進行比較，發現診斷式模型在模拟基線滞留時間部分的參數化主要基于植被類型。一方面模型設置未能充分考慮碳分配和營養元素動态等因素，另一方面也導緻模型對于土壤溫濕度的響應十分直接。這也使環境因子（包括土壤溫度和土壤水分）模拟的不确定性會被直接反映在最終的模拟結果當中。同時，課題組通過模型比較發現，當前碳滞留時間的模拟受到不同的土壤濕度算法的影響很大，可能是主導當前不同模型模拟之間結果差異的重要因素之一。因此建議在今後的研究當中應當重視對這部分算法的驗證和改進研究。
該研究工作得到國家重大基礎研究項目（2010CB950702）、國家863項目（2007AA10Z231）、國際APN重點項目和澳大利亞政府基金項目(PSLP)等資助。
（生命科學院 科技處）